La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Economie Bancaire Master mention Finance 1ère année.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Economie Bancaire Master mention Finance 1ère année."— Transcription de la présentation:

1 Economie Bancaire Master mention Finance 1ère année

2 Introduction Licence: Economie bancaire PLIHON D., « Les banques: nouveaux enjeux, nouvelles stratégies », La Documentation Française. Les Cahiers Français, n°301 et 331 Panorama général Évolutions récentes et état actuel des systèmes bancaires « nouvelle intermédiation »

3 Economie bancaire en master 1 Aspects théoriques, analytiques Enjeux concrets Économie des « intermédiaires financiers » (IF) développement récent: Pourquoi?

4 Auparavant: focalisation sur économie réelle Sphère monétaire « à part » ou intégrée Pas de référence explicite à la sphère financière Finance = contrepartie monnaie créée par crédit ou bien résultat décisions épargne / investissement Modigliani-Miller (1958): neutralité finance

5 Imperfection des marchés financiers Incomplétude Coûts de transaction Asymétries dinformation marchés inefficients non neutralité de la finance (impact micro et macro) et rôle des IF

6 Nécessité de: Justifier la pérennité des IF Évaluer les conséquences de celle-ci au plan macroéconomique, puisquelle implique le développement de nouvelles stratégies: Tarification et distribution financement Gestion des risques Relations clientèle Pratiques concurrentielles

7 Plan du cours Chapitre 1: quelle modélisation pour lintermédiaire bancaire? Chapitre 2: structure du marché bancaire et stratégie des banques Chapitre 3: le risque de crédit: identification et maîtrise

8 Chapitre 1 Justifier et comprendre lintervention des banques Quelle modélisation retenir pour lintermédiation bancaire?

9 A.Modélisations alternatives du comportement des banques B.Comprendre lémergence dun rationnement sur le marché du crédit C.Limpact macroéconomique de loffre de crédit D.Le rôle des relations clientèle

10 A - Modélisations alternatives du comportement des banques 1)Lapproche « traditionnelle » (néo- classique) de lentreprise bancaire 2)Les apports de la théorie des coûts de transaction 3)La prise en compte des asymétries dinformation

11 1) Lapproche « traditionnelle » de lentreprise bancaire Environnement concurrentiel PARKIN M. (1970) « Discount house portfolio theory and debt selection », Review of Economic Studies, 37, october. La banque monopoliste KLEIN (1971) « A theory of the banking firm », Journal of Money, Credit and Banking, n°3. + MONTI (1972) « Deposit, credit and interest rate determination under alternative bank objective function », Mathematical methods in investment and finance, North- Holland LOBEZ (1996)

12 ActifPassif L r l K B r b D r d K = Fonds propres D = dépôts fonction doffre: r d (D), réciproque de D(r d ) L = Crédits fonction de demande: r l (L), réciproque de L(r l ) B = titres émis par le secteur public La banque fixe librement r d et r l, mais r b est défini sur le marché des titres publics

13 Léquilibre du bilan implique: L + B + K + D(1) Fonction de coûts :C(D, L) Fonction de profit : (D, L) = r l.L + r b.B – r d.D – C(D, L)(2) (1) B = K + D - L Doù: (D, L) = (r l – r b ).L + (r b – r d ).D + r b.K – C(D, L) (3)

14 Offre de dépôts: r d (D) = D -1 (r d )

15 Demande de crédits: r l (L) = L -1 (r l ) En valeur absolue:

16 Maximisation(3) Conditions du 1 er ordre: (4) (5)

17 Soit, en introduisant les élasticités définies plus haut: (6) (7)

18 (7) dans (4): (8)

19 (6) dans (5): (9)

20 Avec une fonction de coût additive: Les conditions doptimalité deviennent: (8bis)(9bis)

21 Réglementation des taux créditeurs:

22 Prise en compte du risque de défaillance des emprunteurs DERMINE J. (1984) Pricing policies of financial intermediaries, Springer Verlag. 1 période Faillite richesse saisie Sinon (1 + r l ).L

23 Il existe une valeur critique * telle que: * + (1 + r b ).B = (1 + r d ).D (10) Or (1) B = D + K – L Donc (10) peut être réécrite: * + (1 + r b ).(D + K – L) = (1 + r d ).D * = (1 + r b ).L + (r d – r b ).D – (1 + r b ).K (11)

24 Soit E(r d ) le rendement des dépôts anticipé par les déposants, défini par: (12) Rq: variable aléatoire Fonction de densité de probabilité: f( ) Fonction de répartition (= primitive de f): F( )

25 On remplace B par (D + K – L) dans (12) Puis on réarrange les termes On obtient: < 0 Donc: E(r d ) < r d

26 2) Les apports de la théorie des coûts de transaction Théorème de COASE (1937) Coûts de transaction lapport de WILLIAMSON (1985) Les coûts résultent des caractéristiques des transactions: Degré dincertitude Fréquence Spécificité des actifs mis en jeu

27 Hypothèses comportementales: Rationalité limitée opportunisme

28 Principes dorganisation susceptibles de réduire les coûts de transaction: La hiérarchie Lintégration verticale = internalisation

29 Application au cas de la banque Coûts de transaction: Côté demande dactifs financiers Côté offre dactifs financiers BENSTON et SMITH (1976) « A transaction cost approach to the theory of financial intermediation », The Journal of Finance, vol.31, n°2

30 Demande dactifs financiers Transferts inter-temporels de richesse Transferts intra-temporels de richesse liquidité

31 Offre dactifs financiers Intérêts divergents des offreurs et demandeurs

32 Avantages comparatifs des intermédiaires financiers Spécialisation Réputation Centralisation des offres et demandes dactifs Subventions croisées Transformation, diversification, mutualisation des risques IFM: profits de la création monétaire

33 KLEIN (1973) « The economics of security divisibility and financial intermediation », The Journal of Fiannce, september. 2 actifs: A: actif sans risque, parfaitement divisible B: actif risqué, coupure minimale de 1000 unités monétaires Chaque actif peut être représenté dans un diagramme classique rentabilité (E) / risque ( )

34

35

36

37 Richesse = 2000 um 3 stratégies: Tout placer dans lactif non risqué R A, A =0, U A Tout placer dans lactif risqué E(R B ), B, U B < U A Diversifier le portefeuille: C = 1 um de A + le reste en B E(R C ) = 0,5.(R A + E(R B )) C = 0,5. B U C > U A > U B

38

39

40 Sur les marchés financiers comme auprès des IF:

41 Choix IF / Marché, pour relation de crédit, repose sur : La spécificité de la relation de crédit Et donc le risque de signature

42 Analyse puissante, cohérente. Application directe de la théorie de Williamson La différence IF / Marchés est bien claire, mais pas celle IFM / IFNM cf. asymétries dinformation IF et marchés apparaissent substituables, alors que dans les faits, ils semblent plutôt complémentaires. cf. analyse MERTON

43 MERTON (1992) « Operation and regulation in financial intermediation: a functional perspective », Working Paper n°93-020, Harvard Business School, Boston. Analyse centrée sur les fonctions remplies par les institutions, et non les institutions elles- mêmes. Les fonctions sont plus stables que les institutions. Idée = les fonctions que doit assurer un système financier restent stables, mais sous leffet de la concurrence, IF et marchés évoluent en senrichissant mutuellement la frontière entre les 2 nest plus figée renforcement efficience

44 Les fonctions principales assurées par tout système financier: Fournir un système de paiement facilitant les échanges de biens et services Organiser la collecte des ressources au service du financement de projets dinvestissement non divisibles et de grande taille Organiser le transfert des ressources économiques dans le temps, entre les secteurs économiques, et dans lespace.

45 Fonctions SF (suite): Permettre de gérer lincertitude et de contrôler les risques Produire de linformation Résoudre les problèmes liés aux asymétries dinformation

46 Processus dynamique ayant permis gains en efficience du SF:

47 Marchés financiers = alternative efficiente aux IF pour produits standards pour les mêmes fonctions, les IF seront privilégiés quand les produits sont échangés en volumes réduits: Marché étroit Produit ne se prêtant pas à la standardisation Produit nouveau, faible clientèle « cycle de vie » du produit financier

48

49 3) La prise en compte des asymétries dinformation Rappels Lapport de la théorie des contrats implicites Extensions des modèles basés sur les asymétries dinformation

50 Rappels sur la asymétries dinformation Définition B. Guerrien 2 types: Information cachée # asymétrie exante Action cachée # asymétrie expost 2 implications: Information cachée antisélection Action cachée aléa moral

51 Nombreuses relations concernées Assurances Contrats de travail Crédit Exante: info privée spécifique / info moyenne Expost: respect contrat? Dépôt

52 Anti-sélection AKERLOF G. (1970): « The market for lemons: quality uncertainty and the market mechanism », Quarterly Journal of Economics, 89. Prix sur marché de loccasion = valeur moyenne, donc > aux « bons » risques, et > aux « mauvais » Idem assurances

53 2 grandes catégories de modélisation en présence dinformation cachée: Les mécanismes dauto-sélection Les mécanismes de signaux

54 Auto-sélection Accord contractuel proposé par agents informés Modèle « principal – agent » Exemple: Stiglitz et Weiss (1981) (cf. rationnement du crédit)

55 Signaux SPENCE (1973), « Job market signalling », Quarterly Journal of Economics, 87 Demande déducation fonction des capacités information pour employeurs

56 Risque moral Action cachée arbitrage entre 2 objectifs contradictoires: Partage du risque Incitation à leffort Exemple: assurances

57 Asymétries dinformation et IF 2 types de modèles Banques, contrats de dépôt et paniques bancaires Instabilité du système bancaire, justification régulation spécifique DIAMOND et DYBVIG (1983), « Bank runs, deposit insurance, and liquidity », Journal of Political Economy, 91. IF en général DIAMOND (1984), « Financial intermediation and delegated monitoring », Review of Economic Studies, 51

58 Lapport de la théorie des contrats implicites Modèle Diamond – Dybvig Incertitude, asymétrie dinformation, individus adverses au risque 3 périodes: 0, 1, 2 1 bien unique homogène (I, P, C) 1 technologie accessible à tous, telle que 1 unité investie en t = 0 génère en t = 1 et t = 2: soit 1 et 0, soit 0 et X, selon le « type » de lindividu

59 En t = 1, une info privée révèle à chaque consommateur son type: type 1 = besoin de liquidité immédiat type 2 = consommation préférée en t = 2 Consommation optimale sans IF: Type 1: C 1 1 = 1; C 2 1 = 0 Type 2: C 1 2 = 0; C 2 2 = X

60 Mutuelle En t=0, tous sengagent, en t=1: À donner y de leur consommation aux individus se révélant de type 1, si eux- mêmes se révèlent de type 2 À ne rien faire, sauf bénéficier de transferts, sils se révèlent de type 1 Consommations optimales: Type 1: C 1 1* = 1+y > 1 ; C 2 1* = 0 Type 2: C 1 2* = 0; C 2 2* = (1-y)X < X Impossible (aléa de moralité), sauf si info révélée en t=1 est publique

61 Cas dun IF: Collecte les ressources en t=0 En cas de retrait en t=1, propose un paiement r 1 par unité déposée en t=0 En cas de retraits simultanés en t=1, sert séquentiellement les déposants jusquà éventuelle liquidation de tous les actifs de la banque Les comptes non soldés en t=1 se partagent les actifs restants en t=2, au pro rata des engagements mutuelle sans FP, liquidée en t=2

62 Le paiement obtenu par un individu en t=1 dépend de sa place dans la file dattente Soit V 1, ce paiement f j = le pourcentage de dépôts soldés avant que le j ème individu ne se présente Pour une unité déposée en t=0, on a:

63 Exemple - Explication: 100 déposants déposent chacun 1 um actif total = A = 100 r 1 = 1,2 pour 1 um déposée 30 déposants retirent leurs dépôts en t=1. Que reste-t-il (en t=1) pour le 31ème client qui se présente ? 100 – (30 1,2) = 100 – 36 = 64 il peut aussi obtenir r déposants retirent leurs dépôts. Que reste-t-il pour le 91ème? 100 – (90 1,2) = 100 – 108 rien! Donc un déposant peut obtenir r 1, tant que: F j r 1 < A avec F = nombre de déposants ayant déjà retiré leurs dépôts avant le j ème client Soit:

64 Le paiement obtenu en t=2 dépend du total des retraits opérées en t=1 et de léventuelle liquidation de lIF Soit V 2, ce paiement f = pourcentage des dépôts soldés en t=1 On a:

65 Exemple - Explication: LIF a n clients, déposant chacun 1 um A = n En t=1, f.n comptes sont soldés décaissement total en t=1: f.n.r 1 valeur liquidative de la banque en t=2: (n – f.n.r 1 ).X Cette valeur est à partager entre (n – f.n) clients Donc dans le cas où la banque ne fait pas faillite, la valeur liquidative en t=2 par unité déposée est:

66 Contrat dépôt à vue avec information privée contrat dassurance optimal avec information publique Hypothèse: 50% agents type 1, 50% agents type 2 Calculons V 1 et V 2 quand r 1 = C 1 1* Pour un tel contrat (V 1 = r 1 = C 1 1 *), il est optimal pour les agents de type 1 de solder leur compte en t=1, donc f = 0,5 Un individu de type 2 anticipe alors :

67 Or, pour cette population, la contrainte de ressources, sécrit: Somme des unités disponibles en t=0 = consommation des individus de type 1 en t=1 + investissement en bien de consommation nécessaire en t=0 pour obtenir C 2 2 * (consommation individus type 2) en t=2 Par exemple pour 100 individus déposant 1um en t=0:

68 Conclusion: BanqueCompagnie dassurances ++ DAV Couverture du risque dilliquidité ++ Information privéeInformation publique

69 En information imparfaite, lutilité des dettes émises par les IF (dépôts) est daméliorer le partage des risques dans léconomie, comme le ferait un contrat dassurance contre le risque dilliquidité Notion de « contrat implicite » Assurance de liquidité + transformation

70 Les causes de linstabilité des banques Bank run 2 types déquilibres: 1 équilibre stable, permettant un partage optimal du risque Des équilibres instables où tous les déposants cherchent à soldes leur compte en t=1. Raison de cette « course à la liquidité »? les déposants comparent la valeur faciale de leurs DAV avec la valeur liquidative des actifs de la banque quils anticipent. Importance de r 1 r 1 = 0 pas de bank run r 1 incitation forte à solder les comptes dès t=1, même si on est de type 2

71 Extension du modèle aux risques dactif JACKLIN et BHATTACHARYA (1988), « Distinguishing panics and information- based bank runs: welfare and policy implications », Journal of Political Economy, vol.93, n°3. La probabilité dune panique bancaire est fonction croissante du risque des actifs bancaires (et donc, par extension aussi des taux débiteurs demandés)

72 Comment résoudre linstabilité inhérente au système bancaire? Suspension de la convertibilité des dépôts au-delà dun certain seuil de retraits Système dassurance des dépôts Public Privé Rq: problème daléa moral…

73 Extensions des modèles basés sur les asymétries dinformation Lasymétrie dinformation peut aussi toucher lactif bancaire, cest-à-dire la relation banque – emprunteur Exante, information cachée anti-sélection Expost, action cachée aléa moral Résolution coûts dagence et de monitoring (relation dagence) Marchés inefficaces pour réduire coûts dagence IF simposent de façon endogène dans les relations de crédit

74 ExanteExpost Pas de transfert dinformation de lagent le mieux informé vers lagent le moins informé Transfert dinformation de lagent le mieux informé vers lagent le moins informé initié par:

75 Autre problème dasymétrie dinformation : Entre les prêteurs/épargnants et la banque Quel contrôle des déposants sur la banque? Coûts de délégation Portefeuille diversifié coût délégation peut tendre vers 0 Pb risque moral entre déposants et IF diminue à mesure que la taille de lIF augmente contrats de dépôts non contingents (valeur et rémunération fixes)

76 Distinction des banques au sein des IF CHEVALLIER-FARAT (1992), « Pourquoi des banques », Revue dEconomie Politique Avantages supplémentaires: Profits tirés de la création monétaire Information purement privée tirée des DAV Justification de la banque comme: Assurance de liquidité (passif) Producteur dinformation capable de pallier les déficiences du marché (actif) 2 fonctions reposant sur articulation étroite de lactif et du passif

77 B – Comprendre lémergence dun rationnement du crédit bancaire 1)Le rationnement dans le cadre des modélisations « traditionnelles » 2)Contrats implicites et rationnement 3)Asymétries dinformation et rationnement

78 1) Le rationnement dans le cadre des modèles traditionnels JAFFE et STIGLITZ (1990), « Credit rationing », ch.16 in Handbook of monetary economics, vol.2. Forme particulière de la fonction doffre, telle que offre et demande ne peuvent pas se rencontrer, pour le taux en vigueur.

79 HODGMAN (1960), FREIMER et GORDON (1965), etc… Banque neutre au risque Octroie un crédit sur une période à une entreprise Projet dinvestissement: Revenu X tel que: k < X < K Fonction de densité de probabilité f(X) Prêt = B, taux = r Réussite remboursement = (1+r).B Échec paiement = X Ressources bancaires collectées au taux (marché des dépôts en concurrence parfaite) coût = (1+ ).B

80 Profit de la banque pour un seul emprunteur: La banque maximise pour déterminer les valeurs optimales des 2 variables décisionnelles: r et B.

81 Fonction doffre de crédit pour chaque taux r 3 parties : Crédit sans risque: même dans le pire des cas, la banque rentre dans ses frais: La probabilité de défaillance augmente avec la taille du prêt, mais la hausse de r compense Au-delà de B*, il est rationnel de réduire le crédit

82

83 2) Contrats implicites et rationnement FRIED et HOWITT ( 1980) Contrats implicites relations de clientèle Clientèle = clients habituels + nouveaux clients potentiels Chaque emprunteur a le choix entre: Sadresser au marché monétaire i Sadresser à sa banque R La banque collecte ses ressources: Sur le marché monétaire i Auprès des déposants

84 On montre que: R = E(i) i la banque y perd, le client y gagne i la banque y gagne, le client y perd + coût de changement de partenaire i < E(i) Les nouveaux clients potentiels sadressent au marché Les clients habituels paient R>i. Surcoût # prime dassurance contrat implicite i > E(i) La banque offre des crédits au taux R

85 3) Asymétries dinformation et rationnement du crédit STIGLITZ et WEISS(1981) Courbe de profit espéré dune banque, en fonction du taux débiteur réclamé aux emprunteurs rendement anticipé du prêt r Taux dintérêt débiteur r* r* = taux dintérêt qui maximise lespérance de rendement

86 « market clearing interest rate » « equilibrium interest rate » Rationnement déquilibre rationnement endogène Condition dapparition: rendement anticipé du prêt fonction croissante monotone du taux dintérêt Effets de sélection adverse Effets dincitation adverse

87 Emprunteurs potentiels « classés » selon le rendement moyen de leur projet à financer Projet plus risqué espérance de profit plus élevée Chaque emprunteur entreprend son projet si son espérance de rendement est supérieure à ce quil obtiendrait en plaçant ses fonds sur le marché au taux sans risque E > e 0.(1 + ) Explication effets de sélection adverse

88 Puisque E dépend du risque du projet ( ), il existe un niveau de risque * tel que les entreprises dont le risque est supérieur à ce seuil réalisent le projet, alors que les autres y renoncent. taux débiteur E pour tous les emprunteurs * (compensation de la baisse du rendement par hausse risque) nombre dentreprises demandant prêt + sélection adverse (i.e. entreprises plus risquées) effet net indéterminé sur profit bancaire.

89 Explication effets dincitation adverse (aléa moral) Pour réaliser un projet: 2 techniques a et b Même résultat en moyenne, mais b plus risquée que a P a.X a = P b. X b, avec P a >P b et X a P b, en valeur absolue, la pente de E a est plus forte que celle de E b

90 E r Projet b plus risqué Projet a moins risqué r r* E a E b Comme lentreprise choisit le projet qui assure E le plus élevé possible: r < r* a choisie moins risquée r > r* b choisie plus risquée

91 A léquilibre, on aura des courbes despérance de profit de la banque différentes selon les groupes demprunteurs: rr* Type 2 Type 3 Type 1 Type 1: « red lined », rationnement au sens faible. Aucun crédit Type 2: pas de rationnement Type 3: groupe marginal, rationnement au sens fort


Télécharger ppt "Economie Bancaire Master mention Finance 1ère année."

Présentations similaires


Annonces Google